CNN2 객체 검출 (Object Detection) 1. 객체 검출(Object Detection)의 내용 개체 검출은 디지털 이미지 또는 비디오 프레임 내에서 관심 있는 개체를 식별하고 지역화하는 것과 관련된 컴퓨터 비전 작업이다. 존재하는 물체를 결정할 뿐만 아니라 이미지 내에서 위치를 정확하게 찾아냄으로써 기본적인 이미지 분류를 진행한다. 자율 주행 차량, 감시 시스템, 로봇 공학 및 이미지 이해를 포함한 다양한 응용 분야에서 널리 사용되고 있으며, 개체 감지 알고리즘은 이미지 또는 비디오 프레임을 입력으로 사용한다. 이러한 이미지는 카메라로 캡처하거나, 비디오 스트림에서 얻거나, 다른 이미지 저장소에서 가져올 수 있다. 객체 감지 알고리즘이 이미지를 분석하기 전에 이미지의 품질을 향상하고 분석에 적합하도록 전처리 단계가 적용된다. 사전 처리에는 크.. 2023. 7. 10. 딥 러닝 알고리즘 1. 딥 러닝 알고리즘 기술 딥 러닝 알고리즘 기술은 명시적 프로그래밍 없이 학습하고 예측 또는 결정을 내리도록 인공 신경망을 교육하는 데 중점을 둔 기계 학습의 하위 집합이다. 이러한 알고리즘은 인공 신경망이라고도 하는 인공 신경의 상호 연결된 계층을 사용하여 인간 두뇌의 기능을 시뮬레이션하도록 설계되었다. 딥 러닝 알고리즘은 상호 연결된 노드(뉴런)의 여러 계층으로 구성된 인공 신경망을 사용한다. 이러한 네트워크는 피드포워드 신경망, 컨볼루션 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN) 등으로 분류할 수 있다. 각 노드는 입력을 받아 수학 연산을 적용하고 결과를 다음 계층으로 전달한다. 딥 러닝 알고리즘은 일반적으로 여러 숨겨진 레이어로 구성되기 때문에 "딥"이라고 한다. 네트워크의 깊이는 정보가 계층을 .. 2023. 7. 7. 이전 1 다음 반응형
